Se trata de los TPU Edge, pensados para realizar tareas de machine learning en dispositivos IoT.
Las unidades de procesamiento tensorial (TPU) de Google son chips diseñados especialmente para realizar tareas de machine learning (aprendizaje automático). Son aceleradores de inteligencia artificial que viven en los centros de datos de la compañía.
Lo más destacado de estos aceleradores (de cualquier marca) de IA es que pueden realizar mayor cantidad de operaciones en menor tiempo que cualquier otro circuito tradicional.
La novedad es que ahora Google lanzó una nueva versión de estos chips, llamados TPU Edge, que realizarán tareas de machine learning en dispositivos IoT (internet de las cosas).
El proceso de machine learning implica, a grandes rasgos, dos etapas. La primera consiste en el entrenamiento del algoritmo con datos. Los TPU, lanzados hace dos años, se dedican a llevar adelante esta tarea.
Los nuevos TPU Edge están diseñados para la segunda etapa del machine learning que son las inferencias, es decir, la interpretación de la información (se trata de la ejecución del algoritmo). Eso es lo que permite, por ejemplo, reconocer objetos en una foto.
La principal ventaja de que la inferencia se realice en el dispositivo -en vez de tener que mandar los datos por internet para que se analicen- es que se gana en seguridad y celeridad en los procesos.
En cuanto a su aplicación, estos nuevos chips están pensados para ser utilizados en fábricas donde, por ejemplo, se podrían automatizar procesos como el control de calidad. Cabe destacar que Google no es la única empresa que tiene este tipo de productos. Qualcomm, Mediatek y ARM, entre otros, también fabrican aceleradores de inteligencia artificial.
La diferencia es que Google ofrece una solución integral, según se destacó durante el evento Google Cloud Next 2018.
Todo puede ocurrir en un mismo sitio: se pueden almacenar los datos en la nube de Google, entrenar los algoritmos por medio de los TPU y luego realizar la inferencia con los nuevos TPU Edge.
«Los TPU Edge están diseñados para complementar nuestra oferta de TPU en la nube, para que se pueda acelerar el entrenamiento de machine learning en la nube, y luego producir inferencias más rápidas. Los sensores se convierten en algo más que recolectores de datos, toman decisiones inteligentes en tiempo real», destaca Injong Rhee, vicepresidente de IoT Google Cloud en un comunicado.
Fuente: Infobae
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